由于项目中要匹配手机号。所以接触了正則表達式,没有深入学习,直说明一个简单的应用。
机器之心原创 人工智能研学社 问题:GPU 内存限制 GPU 在深度神经网络训练之中的强大表现无需我赘言。通过现在流行的深度学习框架将计算分配给 GPU 来执行,要比自己从头开始便捷很多。然而,有一件事你会避之唯恐不及,即 GPU 的动态随机存取内存(DRAM(Dynamic Random Access Memory))限制。 在给定模型和批量大小的情况下,事实上你可以计算出训练所需的 GPU 内存而无需实际运行它。例如,使用 128 的批量训练 AlexNet 需要 1.1GB 的全局内存,而这仅是 5
这是微软在11月最新发布的一篇论文,题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”,介绍了一种名为XOT的提示技术,它增强了像GPT-3和GPT-4这样的大型语言模型(llm)解决复杂问题的潜力。
本次推文主要讲述深度学习中浅层模型和深度模型之间的区别,其中主要包括浅层模型的缺点,在了解浅层模型的基础上采用深层模型具有什么优势。
1、string string.capwords(s) 2、转换: leet=string.maketrans('abc','123') s.translate(leet) 3、模板
本地化 Bug 并修复程序是软件开发过程中的重要任务。在本篇论文中,来自微软 Cloud+AI 部门的研究者介绍了 DeepDebug,一种使用大型预训练模型 transformer 进行自动 debug 的方法。
大家好,这里是NeeNLP。近年来,NLP 领域模型发展迅猛,尽管这些模型在效果上带来了显著提升,但它们通常拥有数亿到千亿,乃至万亿的参数,导致训练模型需要较高的计算成本,阻碍了模型实际落地。
作为一名不经常使用正则表达式的程序员,想用最简单的语言来描述否定匹配,不过发现确实不是那么好理解。还是按照自己知道的来描述吧。
我将借鉴自己的经验,列出微调背后的基本原理,所涉及的技术,及最后也是最重要的,在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
在本文中,我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理,以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始,逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法,以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
机器之心报道 机器之心编辑部 还在为不断的 debug 代码烦恼吗? 本地化 Bug 并修复程序是软件开发过程中的重要任务。在本篇论文中,来自微软 Cloud+AI 部门的研究者介绍了 DeepDebug,一种使用大型预训练模型 transformer 进行自动 debug 的方法。 首先,研究者基于 20 万个库中的函数训练了反向翻译模型。接下来,他们将注意力转向可以对其执行测试的 1 万个库,并在这些已经通过测试的库中创建所有函数的 buggy 版本。这些丰富的调试信息,例如栈追踪和打印语句,可以用
\ 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“\n”匹配字符“n”。“\\n”匹配一个换行符。序列“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。
()表示捕获分组,()会把每个分组里的匹配的值保存起来,从左向右,以分组的左括号为标志,第一个出现的分组的组号为1,第二个为2,以此类推
Python正则表达式之 - ?: / ?= / ?! 用圆括号将所有选择项括起来,相邻的选择项之间用|分隔。但用圆括号会有一个副作用,使相关的匹配会被缓存,此时可用?:放在第一个选项前来消除这种副作
字符 描述 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“n”匹配字符“n”。“ ”匹配一个换行符。串行“\”匹配“”而“(”则匹配“(”。 ^ 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,^也匹配“ ”或“ ”之后的位置。 $ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,$也匹配“ ”或“ ”之前的位置。 * 匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo*能匹配“z”以及“zoo”。*等价于{0
今天给大家介绍一款名叫SQLiv的批量SQL注入漏洞扫描工具。 功能介绍 批量域名扫描SQL注入漏洞; 扫描指定域名(带爬虫功能); 反向域名扫描; SQL注入漏洞扫描以及域名信息检测都是采用多进程方式进行的,所以脚本的运行速度会非常快,并能够同时扫描多个URL地址。 工具的安装与运行 用户可以使用下列命令安装和运行SQLiv: git clonehttps://github.com/Hadesy2k/sqlivulscan.git sudo python2 setup.py -i 依赖组件 bs4
元字符 描述 \ 将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“\n”匹配\n。“\n”匹配换行符。序列“\”匹配“\”而“(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。 ^ 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,^也匹配“\n”或“\r”之后的位置。 $ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,$也匹配“\n”或“\r”之前的位置。 * 匹配前面的子表达式任意次。例如,zo能匹配“z”,也能
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式(pattern),可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review
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循环神经网络是一类人工神经网络,其中节点之间的连接可以创建一个循环,允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。涉及序列的任务,如自然语言处理、语音识别和时间序列分析,非常适合 RNN。与其他神经网络不同,RNN 具有内部存储器,允许它们保留来自先前输入的信息,并根据整个序列的上下文做出预测或决策。
将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“\\n”匹配\n。“\n”匹配换行符。序列“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。
正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个特征,然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如 表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。
对比无监督学习最近显示出令人鼓舞的进展,例如在动量对比(MoCo)和SimCLR中。在这篇笔记中,我们通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证它们的有效性。通过对MoCo的简单修改,即使用MLP投影头和更多的数据增强,我们建立了比SimCLR更强的基线,并且不需要大量的训练。我们希望这将使最先进的无监督学习研究更容易获得。
将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“\n”匹配n。“n”匹配换行符。序列“\”匹配“”而“(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。
元字符 描述 \ 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“\\n”匹配\n。“\n”匹配换行符。序列“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。 ^ 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,^也匹配“\n”或“\r”之后的位置。 $ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,$也匹配“\n”或“\r”之前的位置。 * 匹配前面的子表达式零次或多次(大于等于0次)。例如,zo*能匹配“
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】谷歌发布全新反向推理算法LAMBADA,无惧搜索空间爆炸! 自动推理绝对算是自然语言处理领域的一大难题,模型需要根据给定的前提和知识推导出有效且正确的结论。 尽管近年来NLP领域借着大规模预训练语言模型在各种「自然语言理解」如阅读理解和问答等任务中取得了极高的性能,但这些模型在逻辑推理方面的性能仍然十分滞后。 去年5月「思维链」(Chain of Thought, CoT)横空出世,有研究人员发现,只需要在prompt中加入「Let's think
了解正向预查&反向预查前,我们先要知道正则的2个函数:preg_match_all 、 preg_replace
大家晚上好,非常荣幸又有这个机会来LVS,与大家一起探讨一些问题。我第一次参加LVS应该是2017年,现在已经接近4年的时间了。
大型语言模型(LLM)与人类偏好的对齐,目前主要有两种方式:1)收集精心制作人类偏好数据集,使用强化学习或者指令微调对预训练模型进行调优;2)无需收集制作数据集,直接对LLMs模型进行调整。
正则表达式(Regular Expression)是一门通用的知识,我们的工作中随处可见,掌握了它,可以显著提升我们的工作效率。它的主要作用是根据一串规则串用来匹配我们的目标内容。主流的编辑器(如notepad++,sublime等)通常都自带正则表达式的功能,很多编程语言也都有相应的库来支持,比如Python的re库。
灵活运用知识是智慧的关键。人脑可以快速处理知识,如快速回答 “《静夜思》中有几个月字”。那么,大模型是否能进行类似操作?已知大模型可以通过思维链(Chain of Thought / CoT),先默写《静夜思》,再根据默写内容回答问题,但这会使生成的文字冗长。相比之下,人类可以在大脑中完成简单的知识推演,无需写出中间步骤。那么,超大语言模型能否在其人工脑 (artificial brain) 中直接生成答案,而无需先写下知识点呢?
正则表达式,又称规则表达式,是一种文本模式,通常用来检索、替换和控制文本。主要包括a 到 z 的字母以及一些特殊的元字符。正则表达式的应用范围非常之广泛,最初是由Unix普及开来的,后来在广泛运用于Scala 、PHP、C# 、Java、C++ 、Objective-c、Perl 、Swift、VBScript 、Javascript、Ruby 以及Python等等。学习正则表达式,实际上是在学习一种十分灵活的逻辑思维,联系通过简单快速的方法达到对于字符串的控制。
开发基于大型模型的应用时,选择合适的应用框架不仅能显著提高开发效率,还能增强应用的质量属性。这类似于在Windows上开发传统软件服务时从MFC过渡到.NET Framework,或在Linux服务器端使用Java语言时采用Spring及Spring Boot框架,以及在Web前端开发中选择VUE、React或Angular等多样的框架。面对基于大模型的应用开发,我们应如何挑选合适的应用框架呢?对于两种常见的大模型应用框架——Langchain和LlamaIndex,它们各自拥有独特的特性和适用场景,我们又该如何做出明智的选择呢?
刚接触正则表达式,我也曾被它们天书似的符号组合给吓住,但经过一段时间的深入学习,发现它并没有想象中那么可怕,只要多实践,多理解,也是可以轻松搞定的。 而且我发现带着问题去学习,求知欲会驱使着你往前走,不知不觉就懂了。 下面就是我在学习中提出的几个问题,在后面会依次进行讨论。由于正则表达式涉及到的内容确实非常多,分成两篇来阐述。
本文将介绍今年于美国长滩举办的CVPR2019会议上展示的神经网络架构搜索(NAS)领域的研究成果。原标题:Neural Architecture Search at CVPR 2019
文本嵌入,也称为词嵌入,是文本数据的高维、密集向量表示,可以测量不同文本之间的语义和句法相似性。它们通常是通过在大量文本数据上训练 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系,包括语义、上下文,甚至语法的某些方面。这些嵌入可用于语义搜索等任务,其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名,以及其他自然语言处理任务,如情感分析、文本分类和机器翻译。
正则表达式教程 2007-10-24 作者: 张子阳 分类: 其他 由于排版和篇幅的关系,本文仅提供PDF版本: 点此下载PDF 这里列出本文的目录: 引言 什么是正则表达式? 准备工作 匹配单个字符 匹配固定单个字符 匹配任意单个字符 匹配“”元字符 匹配字符组 字符组的基本语法 在字符组中使用字符区间 反义字符组 匹配特殊字符7
ECMAScript的两项新特性已确定,另外四项正在考虑中。 作为JavaScript的标准规范,ECMAScript有望在6月发布新的版本。 目前为止,已经确定了纳入ECMAScript 2018规
近日,LSTM 的发明人、著名深度学习专家 Jürgen Schmidhuber 发表了一篇长文,详细论述了近 30 年前,即 1990~1991 年之间他和团队进行的许多研究。
自动化测试中进行断言的时候,我们可能经常遇到的场景。从一个字符串中找出一组数字或者其中的某些关键字,而不是将这一串字符串作为结果进行断言。这个时候就需要我们对字符串进行操作,宏哥这里介绍两种方法:正则和字符串切片函数split()。
1.匹配特定数字: ^[1-9]d*$ //匹配正整数 ^-[1-9]d*$ //匹配负整数 ^-?[1-9]d*$ //匹配整数 ^[1-9]d*|0$ //匹配非负整数(正整数 +
今年 3 月份,ACM 2018 图灵奖得主公布,深度学习三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 三人共享此殊荣。
preg_filter 执行正则表达式搜索和替换 preg_grep 返回匹配模式的数组条目 preg_last_error 返回最后一个正则执行产生的错误代码 preg_match_all 执行一个全局正则表达式匹配 preg_match 执行一个正则表达式匹配 preg_quote 转义正则表达式字符 preg_replace_callback_array 执行一个正则表达式搜索并且使用一个回调函数进行替换 preg_replace_callback 执行一个正则表达式搜索并且使用一个回调进行替换 preg_replace 执行一个正则表达式的搜索和替换 preg_split 通过一个正则表达式分隔字符串
【新智元导读】 Keras作者、《Python深度学习》一书的作者 Francois Chollet 在博客上发文探讨深度学习的未来,从技术演化的角度,提出未来深度学习的4大走向:模型即程序、超越反向传播和可微分层、自动化的机器学习、终身学习和重复利用模块化子程序。未来深度学习走向无疑是越来越自主化的,但是从技术角度需要什么累积与突破,文章进行了很好的解读。作者认为,机器学习工程师的工作不会消失,相反,工程师将在价值创造链上走高。 Keras作者、《Python深度学习》一书的作者 Francois Cho
以前工作开发中,经常会有这样的问题,前端工程师的前端页面由于跨域问题报错了,来协调后端开发人员解决,后台开发人员还那解释你来看我这边的接口是正常的,应该是你的问题,这是前端开发人员的心顿时是崩塌的,如果你还不知道怎么办的时候,也许会默默的自己去寻找解决方案,一查解决方案,这个工作应该需要前后台一起配合,你还得给后端开发人员去好说歹说,让他们也看看一起解决。我很能理解作为前端的我们真是不容易啊。
在如今不断增长的小程序市场中,小程序的数量迅速增多。这是因为小程序具有诸多优势,例如轻量化、便捷性和良好的用户体验,吸引了越来越多的开发者和企业加入这一领域。随着小程序的普及,各个行业都纷纷推出自己的小程序,以满足用户的多样化需求。
正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式,包括普通字符(例如,a 到 z 之间的字母)和特殊字符(称为"元字符")。
说到正则,可能很多人会很头疼这个东西,除了计算机好像很难快速的读懂这个东西,更不用说如果使用了。下面我们由浅入深来探索下正则表达式:
POSIX 风格的,有些低版本软件支持,目前高版本的有些已经废弃不用了,比如 zend studio 的较新版本.
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